(完整版)《计算智能》授课大纲.doc

《 计 算 智 能 》 授 课 大 纲 课程性质：必修课， 3 学分，共 48~54 课时（共 16 周)。 一、课程介绍 《计算智能》课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨 论各种算法的思想来源、 流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。 内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算 法、神经网络、 模糊逻辑和多目标进化算法等。并从工程应用及与其 他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解 决方法。 二、教学内容 导论(1课时) 1）计算智能简介 2）计算智能典型方法 优化理论 (2 课时 ) 1）优化问题 2）优化方法分类 非约束优化 约束优化 多解问题 多目标优化 动态优化问题 进化计算 (9 课时 ) (1)进化计算导论 (2)遗传算法 经典遗传算法 交叉、变异 控制参数 模式定理与积木块假设 遗传算法的变体 前沿专题（小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环境） 应用 (3)遗传编程、进化规划、进化策略 (4)差分进化 (5)文化计算 (6)协同进化 人工免疫系统 (6 课时 ) （1）自然免疫系统（2）人工免疫模型 克隆选择模型 网络理论模型 危险理论 （3）免疫优化计算 群体智能 (3 课时 ) （1）粒子群优化（2）蚁群算法 多目标进化算法及应用（ 6 课时） 5.1 绪论 5.2 主要的多目标进化算法 5.3 多目标进化算法性能评价和问题测试集 5.4 多目标优化的新进展 5.5 应用实例 神经网络 (6 课时 ) （1）人工神经元 （2）监督学习神经网络（3）非监督学习神经网络（4）径向基函数网络 （5）增强学习 （6）监督学习的性能问题 深度学习算法（ Deep Learning）（ 3 课时） 分布估计算法 (3 课时 ) 计算智能算法在各研究方向的应用 (6~9 课时 ) （讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用） 三、教材与参考书 2、张军 ,詹志辉 .计算智能 [M]. 清华大学出版社 [北京 ].2009.11. 3、吴微 ,周春光 ,梁艳春 .智能计算 [M]. 高等教育出版社 [北京 ].2009.12. 4、段海滨 ,张祥银 ,徐春芳 .仿生智能计算 .科学出版社 [北京 ].2011.1.